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★彭玲黃岡市不動產(chǎn)登記中心

★李聿文深圳大學(xué)

★鄧杰廣州信念智能機(jī)器人科技有限公司

★張斌新疆政法學(xué)院

1　引言

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展和數(shù)據(jù)量持續(xù)飆升，工業(yè)控制系統(tǒng)（Industrial Control Systems，ICS）已成為現(xiàn)代工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的核心，廣泛應(yīng)用于能源、交通、制造等多個關(guān)鍵領(lǐng)域。ICS通過精確控制和管理，確保了工業(yè)生產(chǎn)的高效率和穩(wěn)定性，對國家經(jīng)濟(jì)安全和社會發(fā)展具有重要意義[1]。然而，ICS與互聯(lián)網(wǎng)的深度融合也引入了日益增長的信息安全威脅，包括惡意軟件攻擊、數(shù)據(jù)泄露、系統(tǒng)中斷等，這些威脅可能導(dǎo)致嚴(yán)重的后果。

在這一背景下，類腦智能技術(shù)作為一種新興的技術(shù)手段，因其獨(dú)特的信息處理機(jī)制和高效的計算能力，為ICS信息安全提供了新的解決方案。類腦智能，也稱為神經(jīng)形態(tài)計算，是一種模仿人腦神經(jīng)元和突觸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的技術(shù)，它通過模擬人腦的工作方式，實(shí)現(xiàn)對信息的高效處理^[2]。類腦智能技術(shù)的發(fā)展，不僅在圖像識別、自然語言處理、決策支持等領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，而且在ICS的信息安全領(lǐng)域也顯示出其獨(dú)特的優(yōu)勢^[3]。

類腦智能技術(shù)在ICS信息安全中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在智能機(jī)器人定位、決策算法優(yōu)化、異常檢測與入侵防御等方面。通過模擬人腦的空間認(rèn)知能力，提高機(jī)器人在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境中的定位精度和導(dǎo)航效率；利用類腦智能算法優(yōu)化生產(chǎn)決策過程，提高決策的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度；通過學(xué)習(xí)正常操作模式，類腦智能系統(tǒng)能夠快速識別異常行為和潛在入侵，提高系統(tǒng)的防御能力^[4]。

盡管類腦智能技術(shù)在ICS的信息安全中展現(xiàn)出巨大潛力，但也面臨著一系列挑戰(zhàn)，如復(fù)雜背景下的小目標(biāo)檢測，特殊環(huán)境中的許多嚴(yán)重任務(wù)，如工業(yè)缺陷檢測、大規(guī)模行人統(tǒng)計、遙感圖像識別等，都要求該模型對小目標(biāo)的檢測具有高精度^[5]。這些問題的存在限制了類腦智能技術(shù)在ICS信息安全中的實(shí)際應(yīng)用和發(fā)展。

本文旨在綜合分析類腦智能技術(shù)在ICS信息安全中的應(yīng)用現(xiàn)狀，并探討其面臨的挑戰(zhàn)。文章首先回顧了類腦智能的發(fā)展歷程和關(guān)鍵技術(shù)，然后詳細(xì)討論了類腦智能在ICS信息安全中的具體應(yīng)用案例，如異常行為檢測和響應(yīng)機(jī)制。本文進(jìn)一步探討了類腦智能在ICS信息安全中的潛在價值和面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)，包括算法的可解釋性、實(shí)時性和魯棒性問題。最后，本文提出了未來研究方向，包括算法優(yōu)化、跨學(xué)科合作、標(biāo)準(zhǔn)化和法規(guī)制定，以促進(jìn)類腦智能技術(shù)在ICS信息安全中的深入研究和廣泛應(yīng)用。本文的研究旨在為ICS信息安全領(lǐng)域提供新的視角和解決方案，推動類腦智能技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

2　類腦智能技術(shù)概述

2.1　類腦智能的定義和發(fā)展歷史

類腦智能技術(shù)，作為智能計算領(lǐng)域的一個創(chuàng)新分支，其核心理念在于仿效人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及其信息處理能力，以此構(gòu)建先進(jìn)的計算系統(tǒng)^[2]。這種技術(shù)試圖通過模擬大腦的神經(jīng)元和突觸的工作方式，實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜數(shù)據(jù)的高效處理和智能決策。類腦智能技術(shù)的發(fā)展可以追溯到20世紀(jì)40年代，隨著電子計算機(jī)的誕生和人工智能的興起，科學(xué)家們開始探索模擬大腦功能的計算模型^[6]。進(jìn)入21世紀(jì)，隨著神經(jīng)科學(xué)的進(jìn)步和計算技術(shù)的發(fā)展，類腦智能技術(shù)迎來了快速發(fā)展的黃金時期，特別是在深度學(xué)習(xí)、認(rèn)知計算和生物啟發(fā)式計算等領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展^[7]。發(fā)展歷程如表1所示。

表1 類腦智能技術(shù)發(fā)展歷程^[7]

2.2　類腦智能的關(guān)鍵技術(shù)和原理

類腦智能的關(guān)鍵技術(shù)主要包括以下幾個方面：

（1）深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）：作為一種前沿的技術(shù)手段，深度學(xué)習(xí)在類腦智能領(lǐng)域占據(jù)著重要地位。它主要借助構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式，進(jìn)而對數(shù)據(jù)中存在的復(fù)雜模式以及各類特征進(jìn)行有效學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)模型能夠自動提取數(shù)據(jù)的高層特征，這在圖像和語音識別等領(lǐng)域尤為重要。

（2）神經(jīng)形態(tài)計算（Neuromorphic Computing）：神經(jīng)形態(tài)計算旨在模擬大腦神經(jīng)元和突觸的生物物理特性，通過低功耗、高效率的硬件實(shí)現(xiàn)智能計算^[3]。這種技術(shù)通過模仿大腦的工作方式，提高了計算系統(tǒng)的能效比。

神經(jīng)憶阻器是模仿生物神經(jīng)元和突觸的一種神經(jīng)形態(tài)計算的新型器件，是構(gòu)建人工突出和類腦系統(tǒng)的核心元件之一^[8]。神經(jīng)形態(tài)憶阻系統(tǒng)能夠模擬神經(jīng)可塑性，仿照生物神經(jīng)元的功能，從而提升邏輯運(yùn)算的效率，如公示（1）。在（準(zhǔn)）理想的無源憶阻電路中，憶阻存儲器的動態(tài)變化可以用封閉的數(shù)學(xué)形式來描述：

（3）神經(jīng)編碼和解碼（Neural Encodingand Decoding）：神經(jīng)編碼和解碼技術(shù)研究如何將信息編碼為神經(jīng)信號，以及如何從神經(jīng)信號中解碼信息，這對于腦機(jī)接口和神經(jīng)假肢等領(lǐng)域至關(guān)重要^[3]。

神經(jīng)編碼涉及神經(jīng)元將外界刺激轉(zhuǎn)化為神經(jīng)信號，而神經(jīng)解碼則關(guān)注神經(jīng)元如何解析并識別傳入的原始外部刺激。這一過程可以通過貝葉斯公式來關(guān)聯(lián)刺激（stimulus）與反應(yīng)（response），從而預(yù)測和描述大腦對各種刺激的響應(yīng)，如公示（2）：

（4）認(rèn)知計算（Cognitive Computing）：認(rèn)知計算強(qiáng)調(diào)模擬人類的認(rèn)知過程，包括感知、學(xué)習(xí)、推理和決策等^[4]。它通過整合多種算法和技術(shù)，使機(jī)器能夠像人類一樣理解和解決問題。

（5）生物啟發(fā)式算法（Bio-inspired  Algorithms）：這類算法從自然界和生物系統(tǒng)中汲取靈感，如遺傳算法、粒子群優(yōu)化等，它們在解決優(yōu)化問題和復(fù)雜系統(tǒng)建模中表現(xiàn)出色^[11]。

（6）突觸可塑性（Synaptic  Plasticity）：突觸可塑性是大腦學(xué)習(xí)記憶的基礎(chǔ)，類腦智能技術(shù)通過模擬突觸的動態(tài)變化來增強(qiáng)模型的學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)性^[12]。

通過模擬大腦的并行處理和分布式存儲能力，類腦智能技術(shù)能夠靈活地處理大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)，并在不斷變化的環(huán)境中進(jìn)行學(xué)習(xí)和適應(yīng)。

綜上所述，類腦智能技術(shù)，憑借其獨(dú)特的信息處理機(jī)制和高效的計算能力，在工業(yè)控制系統(tǒng)信息安全領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著的應(yīng)用潛力。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，預(yù)計類腦智能技術(shù)將會在工業(yè)自動化和信息化安全領(lǐng)域中扮演重要的角色。

3　類腦智能在ICS信息安全中的應(yīng)用

類腦智能技術(shù)在ICS信息安全領(lǐng)域的應(yīng)用正逐步展現(xiàn)出其獨(dú)特價值與潛力。本節(jié)將詳細(xì)探討類腦智能技術(shù)在智能機(jī)器人定位與導(dǎo)航、決策算法優(yōu)化以及異常檢測與入侵防御等方面的應(yīng)用，并引用相關(guān)文獻(xiàn)以支持討論。

3.1　智能機(jī)器人定位與導(dǎo)航

在工業(yè)自動化領(lǐng)域，智能機(jī)器人的精確定位與導(dǎo)航對于保障生產(chǎn)流程的順暢和安全至關(guān)重要。智能機(jī)器人在移動過程中形成了大量的軌跡數(shù)據(jù)，這些軌跡數(shù)據(jù)包含著豐富的時空特征信息，揭示活動模式和行為特征^[13]。類腦智能技術(shù)通過模仿人腦的空間認(rèn)知和學(xué)習(xí)機(jī)制，實(shí)現(xiàn)高效捕捉軌跡特征點(diǎn)并實(shí)時更新觀測模型，提高了機(jī)器人在復(fù)雜工業(yè)環(huán)境中的定位精度和導(dǎo)航效率。此外，類腦智能技術(shù)還能夠通過學(xué)習(xí)環(huán)境特征，提高機(jī)器人在動態(tài)變化環(huán)境中的魯棒性和適應(yīng)性^[2]。

3.2　決策算法與優(yōu)化

在ICS中，高效的決策算法對于系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和響應(yīng)能力至關(guān)重要。類腦智能技術(shù)，特別是強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning），已被用于優(yōu)化決策過程。通過軟硬件進(jìn)行實(shí)驗(yàn)配置，部署云節(jié)點(diǎn)，建立數(shù)學(xué)模型，我們設(shè)計了一個通用、完整、易于實(shí)現(xiàn)的統(tǒng)一時空信息云平臺進(jìn)行決策和優(yōu)化^[14]。在實(shí)際應(yīng)用中，這種算法可以幫助ICS在面對突發(fā)事件時快速做出感知與決策。

3.3　異常檢測與入侵防御

異常檢測和入侵防御是ICS信息安全的關(guān)鍵組成部分。類腦智能技術(shù)，尤其是深度學(xué)習(xí)中的自編碼器（Autoencoders）和生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs），已被用于識別和預(yù)測潛在的安全威脅。這些模型能夠?qū)W習(xí)正常操作模式，并在檢測到偏離正常行為時發(fā)出警報^[15]。此外，類腦智能技術(shù)還能夠通過模擬人腦的記憶和學(xué)習(xí)機(jī)制，提高系統(tǒng)對新型攻擊模式的識別能力，從而增強(qiáng)系統(tǒng)的防御能力^[16]。

4　面臨的挑戰(zhàn)與問題

盡管類腦智能技術(shù)在ICS信息安全領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，但其應(yīng)用也伴隨著一系列挑戰(zhàn)，包括算法的可解釋性、透明度、實(shí)時性、系統(tǒng)響應(yīng)速度和魯棒性等問題。

4.1　算法的可解釋性與透明度

類腦智能算法，尤其是深度學(xué)習(xí)模型，因其復(fù)雜的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和高度的非線性處理過程，常常被視為“黑箱”。這種缺乏透明度的特性引起了廣泛的關(guān)注和討論。在ICS信息安全領(lǐng)域，算法的決策過程需要被理解和信任，以確保在出現(xiàn)誤報或漏報時能夠進(jìn)行有效的人工干預(yù)和調(diào)整。因此，類腦智能技術(shù)應(yīng)用的一個關(guān)鍵難點(diǎn)是提高算法的可解釋性。

4.2　實(shí)時性與系統(tǒng)響應(yīng)速度

ICS的安全性不僅取決于其準(zhǔn)確性，還取決于其響應(yīng)速度。在面對緊急情況或快速變化的威脅時，系統(tǒng)必須能夠迅速做出反應(yīng)以防止?jié)撛诘陌踩鹿?sup>[2]。類腦智能算法通常需要大量的計算資源，這可能導(dǎo)致處理延遲，影響系統(tǒng)的實(shí)時性能。因此，如何優(yōu)化算法和解決計算資源也是一個大問題。

4.3　魯棒性與系統(tǒng)穩(wěn)定性

ICS必須在各種復(fù)雜和不確定的環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行。要求類腦智能系統(tǒng)需要具備足夠的魯棒性來處理噪聲數(shù)據(jù)、異常行為和潛在的攻擊，同時保持其性能不受這些因素的影響^[3]。在使用類腦智能技術(shù)來強(qiáng)化工業(yè)控制系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全時，我們必須重視系統(tǒng)穩(wěn)定性這一關(guān)鍵因素。隨著網(wǎng)絡(luò)攻擊手段的不斷變化和升級，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行變得尤為重要。

5　總結(jié)與展望

本研究綜合分析了類腦智能技術(shù)在ICS信息安全領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、面臨的挑戰(zhàn)與問題，并深入探討了其對未來ICS安全的潛在影響，得出如下主要結(jié)論：

（1）類腦智能技術(shù)在ICS信息安全領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大潛力，其獨(dú)特的信息處理機(jī)制能有效提升ICS的安全防護(hù)，尤其在智能機(jī)器人定位、決策優(yōu)化和異常檢測等方面。然而，它也面臨著算法可解釋性、實(shí)時性和魯棒性等挑戰(zhàn)，需要通過跨學(xué)科研究、算法優(yōu)化和硬件升級來解決。未來研究需關(guān)注算法可解釋性、計算效率和系統(tǒng)魯棒性的提升，以及跨學(xué)科合作、標(biāo)準(zhǔn)化和法規(guī)制定，以推動類腦智能技術(shù)在ICS信息安全中的應(yīng)用和發(fā)展。

（2）類腦智能技術(shù)的應(yīng)用不僅將極大提升ICS的安全性和生產(chǎn)效率，還將通過與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術(shù)的融合，推動工業(yè)自動化和智能化的新發(fā)展，構(gòu)建新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，為工業(yè)控制系統(tǒng)安全領(lǐng)域帶來長遠(yuǎn)的增長動力。

綜上所述，類腦智能技術(shù)在ICS信息安全中的應(yīng)用前景廣闊，但也面臨著不少挑戰(zhàn)。未來的研究和應(yīng)用需要綜合考慮技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、社會等多方面因素，以實(shí)現(xiàn)類腦智能技術(shù)在ICS信息安全中的最大化效益。

★基金項(xiàng)目：中國科協(xié)“類腦感知技術(shù)應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展決策咨詢”項(xiàng)目（2024-28）；新疆政法學(xué)院校長基金重點(diǎn)項(xiàng)目（XZZK2022002）。

作者簡介

彭　玲（1989-），女，湖北黃岡人，工程師，雙學(xué)士，現(xiàn)就職于黃岡市不動產(chǎn)登記中心，主要從事空間智能規(guī)劃、類腦智能方面的研究。

李聿文（2005-），女，云南昆明人，深圳大學(xué)計算機(jī)與軟件學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)本科生，主要從事計算機(jī)視覺方面的研究。

鄧　杰（1984-），男，廣東廣州人，高級工程師，博士，現(xiàn)就職于廣州信念智能機(jī)器人科技有限公司，主要從事智能情感機(jī)器人方面的研究。

張　斌（1982-），男，湖北荊州人，高級工程師，博士生，中國科協(xié)“類腦感知技術(shù)應(yīng)用與產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展決策咨詢”項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，現(xiàn)就職于新疆政法學(xué)院信息網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院、網(wǎng)絡(luò)信息中心，主要從事類腦智能、目標(biāo)檢測方面的研究。（通訊作者）

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摘自《自動化博覽》2025年1月刊